로켓배송·꼬깔콘 대박의 비밀···'보이지 않는 손'이 움직였다

유통산업 뒤흔드는 인공지능(上)

지난 14일 밤 10시. 회사원 고영주(39) 씨가 부서회식을 마치고 집에 도착했다. 샤워를 하고 침대에 누워 이커머스(e-commerce) 쿠팡의 애플리케이션을 클릭했다. 하루 종일 미뤄둔 장보기를 시작하는 순간이다.

고 씨는 계란 한 판과 생수(500㎖·20개), 우유(2.3ℓ·1개), 식빵과 햄, 그리고 아들의 실내화(220㎜·디즈니 아동용)를 골라 온라인 장바구니에 담았다. 장바구니에 원하는 제품을 담고 나면, 쿠팡의 자체 인공지능(AI·Artificial Intelligence)이 움직인다. AI는 즉시 쿠팡메가물류센터에 생수·실내화 출고를 지시하고, 신선식품물류센터에 계란·우유·식빵·햄 출고 명령을 내렸다.

쿠팡물류센터의 물품 적재 및 배치 순서를 정확히 알고 있는 건 오직 쿠팡의 인공지능(AI) 뿐이다. [사진 쿠팡]

수많은 계란·식빵·실내화 담당자 중에서, AI는 출고상품과 작업자간 거리가 가장 가까운 물류센터 작업자의 개인용 정보단말기(PDA·Personal Digital Assistant)로 명령을 전달했다. 9만9174㎡(약 3만평) 규모의 이 물류센터에는 ‘실내화 코너’가 없다. 똑같은 220㎜ 실내화라도 디즈니 실내화가 동쪽 끝에 있다면, 헬로키티 실내화는 서쪽 끝에 있을 수 있다. 위치를 정확히 아는 건 오직 AI뿐이다.

작업자가 실내화를 집어오는 동안 AI는 상품 배송경로를 계산했다. 빠른 배송을 위해서 AI는 쿠팡 배송사원(쿠팡맨)에게 어떤 상품을 먼저 택배차량에 실어야할지 순서를 일러줬다.

AI는 출고상품과 작업자간 거리가 가장 가까운 물류센터 작업자에게 명령을 전달한다. [사진 쿠팡]

이렇게 고 씨가 주문한 6종의 상품은 15일 새벽 4시 37분 고 씨의 집 앞에 도착했다. 쿠팡맨은 제품이 담긴 택배 사진을 촬영해서 고객에게 배송 완료를 통보했다. AI는 메시지 전송을 일시 보류했다가 15일 오전 7시경 고 씨에게 ‘배송 완료’ 문자메시지를 발송했다.

자정이 가까운 시간에 주문해도 익일 새벽 제품을 받아볼 수 있는 쿠팡의 서비스(로켓배송)가 등장한 배경은 AI다. AI가 로켓배송의 ‘보이지 않는 손’ 역할을 했다. 쿠팡이 자체 개발한 AI의 알고리듬은 상품별 입·출고 시점을 예측하고, 상품을 옮기는 인력의 동선을 고려해서 배치공간을 지정했다. 일반적인 물류센터가 제품을 카테고리별로 분류해서 유사한 속성의 제품을 비슷한 곳에 쌓아둔다면, AI는 주문빈도·물품특성을 종합적으로 고려한다. 예컨대 물류를 카트에 담는 인력이 맥주·기저귀를 비슷한 시간대에 출고한다면, 맥주 옆에 기저귀를 배치하는 식이다.

고명주 쿠팡 인사부문 각자대표는 “고객이 어떤 제품을 주문할지 미리 파악하는 AI 시스템 덕분에, 쿠팡은 불과 수 시간 만에 일 200만개 배송주문을 처리한다”고 설명했다.

빠른 배송을 위해서 쿠팡 배송사원(쿠팡맨)에게 택배 상하차 순서를 알려주는 것도 쿠팡 AI의 역할이다. [사진 쿠팡]

AI가 상품 출고·동선 지정

14일 밤 11시경 AI가 출고를 지시한 신선식품 목록을 쿠팡물류센터 신선식품 담당자가 이송하고 있다. [사진 쿠팡]

AI는 인간의 추론·지각 능력과 언어 이해력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다. 산업계에서 활용하는 AI에 대해서 홍정우 한국과학기술정보원(KISTI) 가상설계센터 선임연구원은 “데이터를 기반으로 인간의 학습·행동 양식을 기존 생산기술에 적용해서 효율성 극대화를 추구하는 기술”이라고 정의한다.

AI는 유통산업의 제품 제조방식과 운송과정을 근본적으로 혁신하고 있다. 이베이코리아의 이커머스 G마켓도 AI가 동탄물류센터를 운영한다. G마켓의 AI는 소비자가 서로 다른 판매자의 상이한 제품을 주문하더라도 알고리듬을 통해 최적의 동선을 제시한다.

쿠팡·G마켓처럼 운송과정을 바꾸기도 하지만, AI가 공장 전체를 통제하기도 한다. 동원홈푸드가 지난 10월 1일 충주시에서 가동을 시작한 스마트공장은 AI가 원재료 보관부터 제품을 제조·완성해 출고·포장하는 과정까지 총괄하는 ‘공장장’ 역할을 한다.

동원홈푸드 스마트공장에서 대두유가 자동으로 파이프를 타고 외부의 오염이 차단된 제조배합실로 이동하고 있다. [사진 동원홈푸드]

예컨대 소스를 제조하는데 필요한 대두유가 공장에 도착하면 AI는 재료 운송을 명령한다. 파이프를 통해 제조배합실로 흘러들어온 대두유는 다른 원재료와 함께 섞인다. 이때 AI는 재료를 혼합할 제조탱크를 지정·가동한다. 모든 데이터는 AI가 실시간으로 모니터링한다. 또 제조가 끝나면 포장로봇을 작동해서 제품을 포장하고 적재한 뒤, 제품창고로 이송을 명령한다.

생산·운송이 끝나면, 재고 물량을 조절하는 역할도 AI가 맡는다. 실제로 삼성물산이 개발한 AI(아이피츠)는 지난해 가을부터 의류 재고 물량 조절 업무를 맡고 있다. 재고 예측은 의류업체 실적에 직접적인 영향을 미친다. 예컨대 롱패딩 유행을 예상하고 대량생산했다가 생각만큼 안 팔리면 그만큼 제조사는 재고를 떠안아야 한다.

사람이 하던 재고 예측을 아이피츠가 맡은 이후 삼성물산의 변화에 대해서 김정걸 삼성물산 정보전략팀장은 “기존에 물량 조절 업무를 맡았던 가장 노련한 담당자보다 아이피츠가 적정 물량을 훨씬 정확하게 예측한다”고 설명했다.

신선식품 분야에서 AI의 재고 관리 역량은 이미 증명됐다. BGF리테일이 운영하는 신선식품 배송 애플리케이션 헬로네이처는 AI의 효과를 톡톡히 누리고 있다. AI가 주문량을 정확히 예측해서 재고를 관리한 덕분에, 헬로네이처 신선식품 폐기율은 1% 미만으로 감소했다.

유통업계의 다양한 인공지능 활용 방법. 그래픽=김은교 기자.

AI는 신제품 연구개발(R&D)에도 참여하는 똘똘한 ‘연구원’ 역할도 한다. 롯데제과는 신제품 개발 과정에서 AI(엘시아·LCIA)를 투입한다. 엘시아는 8만여개 식품 관련 웹사이트와 1000만여개 소셜네트워크서비스(SNS)를 분석해 소비자 취향을 파악한다. 식품·과자·초콜릿 등 제품군별로 요즘 소비자가 선호하는 재료·맛을 찾아낸다.

이렇게 엘시아가 추천한 신제품은 벌써 몇 번이나 속칭 ‘대박’을 쳤다. 꼬깔콘 버팔로윙맛은 출시 2달 만에 100만 봉지가, 도리토스 마라맛은 4달 만에 150만 봉지가 팔렸다.

김혜영 롯데그룹 이커머스사업본부 AI전문가그룹센터장은 “엘시아는 국내 유통업계 최고수준의 AI”라고 자부하면서 “텍스트·음성을 이해하고 답변하는 기술과 이미지로 유사 상품을 검색하는 기술은 물론 스스로 트렌드를 파악하고 소비 데이터를 분석해 적절한 상품을 추천한다”고 설명했다.

공장장·연구원 역할…다재다능 AI

카카오아이의 인공지능 프로야구봇. [사진 카카오나우]

국내 온라인쇼핑·모바일쇼핑 시장 확대는 AI 기술 발전에 불을 댕겼다. 오프라인 거래에 비해 온라인·모바일 거래는 관련 데이터가 상대적으로 쉽게 누적한다. 데이터가 쌓일수록 AI 기술도 정확성이 향상한다. AI가 스스로 학습하는 능력이 있기 때문이다. AI는 인간의 뇌가 학습하는 능력을 모방·학습한다(딥러닝·deep learning). 수많은 데이터에서 스스로 패턴을 발견하고 상황을 인지해서 판단하기 때문에, 데이터가 쌓일수록 정확성이 높아진다.

날씨·매출변화·판매기록·소비자정보 등 변수는 시간이 갈수록 쌓인다. 누적한 데이터 덕분에 아이피츠는 시간이 갈수록 감에 의존하는 사람보다 정확히 물량을 예측하고, 엘시아는 소비자 취향을 보다 정확히 파악하고 있다.

AI 기술은 이제 소비자들의 소비·구매 방식에 직접적인 영향을 미친다. 경기 성남시 분당구 소재 알레그리아 판교커피바에서는 출퇴근 시간에도 사람들이 줄서서 커피를 주문하지 않는다. 카카오가 개발한 AI의 일종인 챗봇(chatbot)을 도입한 이후 벌어진 현상이다. 채팅(chatting)과 로봇(robot)의 합성어인 챗봇은 사람과 대화하면서 질문에 적합한 답을 주거나 관련 정보를 제공하는 AI 기반 커뮤니케이션 소프트웨어다.

카카오 챗봇을 사용해서 주문을 받는 판교의 커피숍 '알레그리아.' [사진 카카오나우]

예컨대 챗봇 입력창에서 메뉴를 추가하면, AI가 ‘뜨거운 아메리카노 1개 추가했어요’라는 메시지를 보낸다. 이를 본 사용자가 ‘주문 끝’이라고 입력하면 주문목록과 가격을 전송하면서 ‘이대로 주문하시겠어요?’라고 묻는다. ‘네’라고 입력하면 현재 대기 중인 주문건수·주문번호를 알려준다. 매장에서 음료 제조가 끝나는 순간 발송하는 알림 메시지를 확인한 뒤 카페에 가면 즉시 음료를 수령할 수 있다. 더 이상 주문·대기하느라 매장 앞을 서성일 필요가 없는 셈이다.

이렇게 카카오가 개발한 챗봇을 사용하고 있는 커피숍은 전국에 100여개가 있다. 카카오는 “카페뿐만 아니라, 19개 언어로 변역하는 챗봇(카카오i 번역봇), 야구·축구 정보를 제공하는 챗봇(프리미어리그봇·프로야구봇), 간편하게 뉴스를 찾을 수 있는 챗봇(뉴스봇) 등 카카오의 AI는 1만4000여개의 챗봇을 운영하고 있다”고 설명했다.

“판매·관리 비용 획기적으로 축소”  

카카오가 개발한 뉴스봇은 간편하게 뉴스를 찾을 수 있는 챗봇 간편하게 뉴스를 찾을 수 있는 챗봇이다. [사진 카카오나우]

AI는 소비자 본인보다 더 잘 소비 욕구를 이해하는 수준에 이르렀다. 미국 IBM이 개발한 AI(왓슨·Watson)는 아웃도어(outdoor·야외 활동복) 브랜드 노스페이스와 함께 미국에서 온라인쇼핑 플랫폼(더노스페이스XPS)를 선보였다. AI가 쇼핑 소비자의 선호 상품을 찾아주는 플랫폼이다.

예컨대 소비자가 배낭을 구입하고 싶다고 가정하자. 구매하려는 제품의 유형(배낭)을 왓슨에게 문의하면, 더노스페이스XPS는 제품 구입에 필요한 정보(등산지역·체류기간·날씨)를 분석한다. 따라서 한라산에서 하이킹하기 전과 후 추천받은 제품이 각각 달라진다. 또 배낭을 추천하면서, 동시에 침낭·모자 등 관련 제품 정보도 동시에 제공한다.

이게 가능한 건 AI가 과거 데이터를 스스로 학습해서 미래를 예측하는데 탁월하기 때문이다. AI의 예측력은 ‘개인화 추천’ 분야에서 유리하게 작용한다. 쇼핑은 개인별 선호도에 따라 상당한 차이가 나는데, 제품을 판매하는 기업이 단 한 명의 선호도까지 고려해서 상품을 추천하기는 사실상 어렵다. 방대한 데이터를 수집·처리하는 AI는 가능한 일이다.

신세계백화점 AI 고객분석시스템(S마인드)은 100여개의 변수를 사용해 소비자가 선호하는 제품을 추려낸다. [사진 신세계백화점]

신세계백화점 AI 고객분석시스템(S마인드)도 비슷한 역할을 한다. S마인드는 최근 소비자 구매 이력과 구매빈도·구매주기·구매요일·주거래점 등 100여개의 변수를 사용해 매일 빅데이터를 생성한다. 빅데이터를 바탕으로 소비자가 선호하는 제품을 1인당 100개씩 추려낸다. 신세계백화점 애플리케이션 ‘추천상품’에 해당 제품을 자동 추천하고, 해당 제품이 세일을 하면 할인행사 내역을 알림메시지로 알려주는 식이다.

롯데마트는 아마존웹서비스(AWS)의 AI 알고리듬(아마존퍼스널라이즈)을 적용해서 소비자가 구입할 가능성이 높은 쿠폰을 제공한다. [사진 롯데마트]

롯데마트의 애플리케이션(M쿠폰)도 마찬가지다. M쿠폰은 아마존웹서비스(AWS)의 AI 알고리듬(아마존퍼스널라이즈·Amazon Personalize)을 활용해서 소비자가 구입할 가능성이 높은 제품·카테고리의 할인·적립 쿠폰을 제공한다. 신재현 롯데마트 빅데이터팀장은 “2개월간 10만명의 고객을 대상으로 M쿠폰을 발송한 결과, 기존 롯데마트 고객에게 제공했던 쿠폰보다 실제 사용률이 2배 가량 높았다”고 설명했다.

홍정우 선임연구원은 “AI가 유통산업의 생산부터 운송, 재고관리, 판매까지 거의 전 과정에서 판매·관리 비용을 획기적으로 축소할 수 있다는 점이 드러나고 있다”며 “유통혁신이 탁송·배달·물류 등 각종 산업과 유관하다는 점에서, 향후 수 년 동안 AI는 국내 유통산업의 변화를 주도할 것”이라고 예상했다.
문희철 기자 reporter@joongang.co.kr